高级工作流概述
高级工作流设计涉及复杂业务逻辑的实现，包括循环处理、并行执行、条件分支、错误处理等。掌握高级工作流设计可以构建功能强大、性能优异的AI应用。
高级特性
# 高级工作流特性
advanced_features = {
"循环处理": "处理列表数据、迭代计算",
"并行执行": "提高处理效率",
"条件分支": "复杂业务逻辑",
"错误处理": "完善的异常处理机制",
"性能优化": "优化工作流性能"
}
循环处理
1. 列表处理
# 列表处理工作流
工作流设计:
开始节点:
输入: "items（列表）"
代码执行节点:
功能: "遍历列表"
代码: |
results = []
for item in items:
# 处理每个项目
processed = process_item(item)
results.append(processed)
return {"results": results}
结束节点:
输出: ""
2. 迭代计算
# 迭代计算工作流
工作流设计:
步骤1: "初始化变量"
步骤2: "条件判断 - 是否继续迭代"
步骤3: "执行计算"
步骤4: "更新变量"
步骤5: "返回步骤2（循环）"
步骤6: "输出最终结果"
示例: |
计算斐波那契数列：
1. 初始化：a=0, b=1, n=10
2. 判断：i < n
3. 计算：c = a + b
4. 更新：a=b, b=c, i=i+1
5. 循环
6. 输出结果
并行执行
1. 并行节点设计
# 并行执行工作流
工作流设计:
开始节点:
输入: "query（查询）"
并行分支1:
- 知识库检索节点（知识库A）
并行分支2:
- 知识库检索节点（知识库B）
并行分支3:
- HTTP请求节点（外部API）
合并节点:
- 收集所有并行结果
- 组合数据
LLM节点:
- 基于所有结果生成回答
结束节点:
- 输出最终结果
2. 并行优化
# 并行优化策略
优化策略:
任务拆分:
- 将大任务拆分为小任务
- 并行处理小任务
- 合并结果
资源利用:
- 充分利用系统资源
- 平衡CPU和IO任务
- 避免资源竞争
结果合并:
- 高效合并并行结果
- 处理结果冲突
- 保持数据一致性
条件分支
1. 复杂条件判断
# 复杂条件判断
条件设计:
多条件组合:
- 条件1 AND 条件2
- 条件1 OR 条件2
- NOT 条件1
条件类型:
- 数值比较: ">、<、>=、<="
- 字符串匹配: "==、!=、contains"
- 正则匹配: "regex match"
- 存在判断: "变量是否存在"
嵌套条件:
- 多层条件判断
- 条件组合逻辑
2. 分支处理
# 分支处理示例
工作流设计:
条件判断节点:
条件: " == 'vip'"
VIP分支:
- 使用高级模型
- 提供更多上下文
- 优先处理
普通分支:
- 使用标准模型
- 基础处理
合并点:
- 统一输出格式
错误处理
1. 错误捕获
# 错误处理机制
错误处理:
节点级错误:
- 每个节点配置错误处理
- 捕获节点执行错误
- 记录错误信息
工作流级错误:
- 全局错误处理
- 错误传播控制
- 降级处理策略
2. 重试机制
# 重试机制配置
重试配置:
重试条件:
- 网络错误
- 超时错误
- 临时失败
重试参数:
- 最大重试次数: 3
- 重试间隔: 1秒
- 指数退避: 是
重试策略:
- 立即重试
- 延迟重试
- 条件重试
3. 降级处理
# 降级处理策略
降级策略:
API失败:
- 使用缓存数据
- 使用备用API
- 返回默认值
模型失败:
- 切换到备用模型
- 使用简化处理
- 返回错误提示
知识库失败:
- 使用通用回答
- 跳过知识库检索
- 提示用户
高级节点使用
1. 代码执行节点高级用法
# 代码执行节点高级示例
# 数据处理
def process_data(data):
"""处理数据"""
import pandas as pd
import json
# 数据转换
df = pd.DataFrame(data)
# 数据清洗
df = df.dropna()
# 数据计算
result = df.groupby('category').sum()
return result.to_dict()
# 复杂计算
def complex_calculation(inputs):
"""复杂计算"""
import numpy as np
# 数值计算
array = np.array(inputs['data'])
result = np.mean(array)
# 统计分析
stats = {
'mean': np.mean(array),
'std': np.std(array),
'min': np.min(array),
'max': np.max(array)
}
return stats
2. HTTP请求节点高级配置
# HTTP请求节点高级配置
高级配置:
请求头:
- 自定义请求头
- 认证信息
- 内容类型
请求体:
- JSON格式
- Form格式
- 文件上传
响应处理:
- 响应解析
- 错误处理
- 数据转换
超时设置:
- 连接超时
- 读取超时
- 总超时
3. 变量操作节点
# 变量操作高级用法
变量操作:
数据转换:
- JSON解析
- 数据格式化
- 类型转换
数据合并:
- 合并多个变量
- 数组操作
- 对象合并
数据过滤:
- 条件过滤
- 数据清洗
- 去重处理
性能优化
1. 工作流优化
# 工作流性能优化
优化方法:
减少节点数:
- 合并相似节点
- 简化工作流结构
- 去除冗余节点
并行处理:
- 识别可并行节点
- 使用并行执行
- 优化数据流
缓存机制:
- 缓存重复计算
- 缓存API结果
- 缓存知识库检索
2. 数据流优化
# 数据流优化
优化策略:
数据量控制:
- 限制数据大小
- 分批处理
- 数据压缩
传输优化:
- 减少数据传输
- 使用引用代替复制
- 优化数据格式
处理优化:
- 延迟加载
- 按需处理
- 流式处理
实际应用案例
1. 智能客服工作流
# 智能客服高级工作流
工作流设计:
步骤1: "接收用户问题"
步骤2: "并行执行:
- 知识库检索（产品知识）
- 知识库检索（常见问题）
- 情感分析（用户情绪）"
步骤3: "条件判断:
- 如果找到答案 → 生成回答
- 如果情绪负面 → 转人工
- 如果无答案 → 询问更多信息"
步骤4: "LLM生成回答"
步骤5: "质量检查:
- 检查回答质量
- 如果不合格 → 重新生成"
步骤6: "发送回答"
步骤7: "记录对话"
2. 内容生成工作流
# 内容生成高级工作流
工作流设计:
步骤1: "接收生成需求"
步骤2: "需求分析:
- 解析需求
- 提取关键信息
- 确定生成策略"
步骤3: "并行收集素材:
- 知识库检索
- 外部API调用
- 模板选择"
步骤4: "内容生成:
- 大纲生成
- 内容生成
- 格式处理"
步骤5: "质量检查:
- 内容质量
- 格式检查
- 长度检查"
步骤6: "优化处理:
- 如果不合格 → 重新生成
- 如果合格 → 最终输出"
步骤7: "输出内容"
调试技巧
1. 工作流调试
# 调试方法
调试方法:
节点测试:
- 逐个测试节点
- 检查节点输出
- 验证数据流
日志查看:
- 查看执行日志
- 分析错误信息
- 追踪数据变化
断点调试:
- 在关键节点暂停
- 检查变量值
- 逐步执行
2. 性能分析
# 性能分析
分析维度:
执行时间:
- 节点执行时间
- 总执行时间
- 瓶颈识别
资源使用:
- CPU使用率
- 内存使用
- 网络IO
优化建议:
- 识别慢节点
- 优化建议
- 性能改进
最佳实践
1. 设计原则
# 设计原则
设计原则:
模块化: "将复杂逻辑拆分为模块"
可读性: "使用清晰的节点命名"
可维护性: "添加注释和文档"
可测试性: "便于测试和验证"
可扩展性: "易于扩展和修改"
2. 性能原则
# 性能原则
性能原则:
并行优先: "尽可能使用并行处理"
缓存利用: "合理使用缓存"
数据精简: "减少不必要的数据传输"
异步处理: "使用异步提高响应"
总结
Dify高级工作流设计的关键要点：
- 循环处理：列表处理、迭代计算
- 并行执行：并行节点设计、并行优化
- 条件分支：复杂条件判断、分支处理
- 错误处理：错误捕获、重试机制、降级处理
- 高级节点：代码执行、HTTP请求、变量操作
- 性能优化：工作流优化、数据流优化
- 实际应用：智能客服、内容生成工作流
- 调试技巧：工作流调试、性能分析
- 最佳实践：设计原则、性能原则
掌握高级工作流设计，可以构建功能强大、性能优异的复杂AI应用。
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